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OrDA 是一个利用正交正则化和因果干预，在首页营销区块推荐中将用户访问习惯与真实内容兴趣解耦的框架，在芝麻信用首页上实现了 5.64% 的 UCTR 提升。
本文提出DIF，一种模型无关的去噪方法，用于冷启动推荐中的隐式反馈去噪。该方法利用内容相似的热门物品生成的伪标签以及不确定性估计，在拥有十亿用户的视频应用中取得了显著改进。
本文介绍了MedicalRec，一个基于Transformer的推荐系统，可为医学图像分类任务推荐最优模型，无需重新训练。该系统构建于从3000篇文章中编译的数据集（MedicalRec-Bench）之上，包含超过5000条记录。
本文提出了一种面向移动设备的隐私保护联邦推荐系统，采用两阶段流水线，包括候选生成和排序，通过 Kotlin Multiplatform 在 Android/iOS 上实现。